类之间关系（由强到弱） realize（实现）：三角+实线（指向类），继承类（SUV是一种汽车） generalization（泛化）：三角+虚线（指向接口），实现接口（汽车是一种车） composition（组合）：实菱形+实线（指向整体），强依赖（汽车没了，发动机就没了），构造函数 aggreg ...
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2020-06-07 13:13:44
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朱迪亚·珀尔（JudeaPearl）——以色列裔美籍计算机科学家、哲学家，以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络而闻名。他还因在结构模型的基础上发展出因果和反事实推论而受到广泛称赞。2011年，ACM授予JudeaPearl图灵奖，以表彰他“通过发展概率和因果推理演算对人工智能做出的基础性贡献”。JudeaPearl在2018年出版了一本新著《为什么：关于因果关系的新科学》系统总结了自己近25年关于
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2020-06-06 09:27:12
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##关系元素 这24种关系在建模表示时可以归为关联关系、实现关系、泛化关系、扩展关系和依赖关系五种，下面介绍这些关系的表示法。 ###关联关系 关联（Association）表示两个类之间存在某种语义上的联系，这种语义是人们赋予事物的联系。关联关系提供了通信的路径，它是所有关系中最通用、语义最弱的关 ...
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2020-05-31 17:42:19
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Aggregation(聚合)、Composition(组合)、Dependency(依赖) 关于以上三者的关系介绍用以下说话比较好理解和记忆： 两个类之间的关系，例如类A和B。 1、Composition 若B是A的成员变量，且B在A的构造函数种生成（new），则构成组合关系。 2、Aggrega ...
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2020-05-26 15:02:32
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IfcPreDefinedPropertySet是分配给对象或类型对象的所有静态定义的属性集的泛化。静态或预定义的属性集是具有固定属性列表的实体，这些属性具有特定的定义数据类型。通过使用引用相应对象的关系对象，属性集与其他对象相关：引用对象：使用反向属性DefinesOccurrence的IfcRe ...
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2020-05-24 10:10:01
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模型估计与模型选择 模型估计 当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差就成为了学习方法评估的标准。测试误误差反映了学习方法对未知的测试数据集的预测能力，又被称为泛化能力。 过拟合：一味的追求提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度则往往会比真模型更高，但会造成过拟合。为了防止过 ...
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2020-05-23 09:56:42
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对象关系映射 在实际开发中，实体类之间有一对一、一对多、多对多的关系，所以需要正确配置它们对应关系，Mybatis通过配置文件能够从数据库中获取列数据后自动封装成对象。 1.泛化关系 >>(继承关系) 2.实现关系 >>>(实现关系) 3.依赖关系 >>>(体现在某个A类引用另外一个B类作为A类的成 ...
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2020-05-19 13:06:46
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一些评估方法 1.留出法 它将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集S，S的补集作为测试集T。在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化的估计。 2.交叉验证法 将数据集划分为k个大小相似的互斥子集，D=D1 U D2 U...Dk，每个子集都尽可能保持分布一致性。每次选择k ...
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2020-05-18 23:06:57
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交叉验证 交叉验证可以用来估计一个模型的泛化能力，如果一个模型在训练集上表现良好，通过交叉验证指标却得出其泛化能力很差，那么模型就是 过拟合 了；如果这两个方面表现的都不好，那么它就是 欠拟合 了，这个方法可以告诉我们，模型是太复杂还是太简单了 观察学习曲线 另一种方法就是观察学习曲线，画出模型在训 ...
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2020-05-15 00:06:46
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逻辑回归、正则化、感知机 正则化 为避免过拟合，增强模型的泛化能力，可以使用正则化的方法。 1. Lasso回归 L1正则化 $$ J(\theta)=\frac{1}{2n}(\mathtt X\theta Y)^T(\mathtt X\theta Y)+\alpha\lVert \theta\r ...
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2020-05-13 16:36:28
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